Las inversiones en IA física experimentaron un gran impulso con la valoración de 66 mil millones de dólares de Unitree, el principal fabricante de robots de China, en una bolsa similar a NASDAQ; sin embargo, esta semana el valor de sus acciones se redujo a la mitad. Los analistas señalan que, aunque las capacidades físicas de los robots mejoran, aún no pueden generar valor.
El problema fundamental del sector es la falta de datos de entrenamiento de alta calidad. Los desarrolladores buscan conjuntos de datos más diversos, métodos de entrenamiento diferentes y escenarios avanzados de aprendizaje por refuerzo; para ello se necesita mayor potencia de cálculo, como GPUs con soporte de trazado de rayos. Esta carencia mantiene a la IA física todavía en la fase GPT‑2.
Mientras los robots humanoides de propósito general no pueden salir del laboratorio, los robots que operan en verticales estrechas como parques solares, instalaciones industriales y excavadoras ya se están utilizando en el campo. Sin embargo, la falta de diversidad de datos y de rendimiento fiable hace que aún sea incierto que se produzca un “momento ChatGPT” a gran escala.